Fable 5로 2시간 만에 설계한 RP2350 E-ink 보드, DRC 오류 65개 딛고 JLCPCB에서 5장 130유로에 완성

직접 보드 만든 거 멋지다. 5장 완전 조립에 130유로면 디스플레이 빼고 맞는 가격 같아. 비슷한 프로젝트 해봤는데 E-ink는 사양이랑 공급처에 따라 가격이 꽤 달라져.

나도 주말에 JLCPCB에 좀 더 크고 복잡한 보드 맡겼는데 부품 조립 포함 5장에 $175였고 배송, 관세, 세금까지 하면 $100쯤 더 나왔어.

이 정도 복잡도면 되는 게 놀랍진 않아. AI가 확실히 하한선을 올렸지. 예전엔 단순한 취미 설계도 엄두가 안 났는데 지금은 세부를 모른 채 YOLO로 빠르게 만들 수 있게 됐어. 근데 경험 없으면 XKCD 1425처럼 '단순한 회로'라는 착각이 깨지기 쉬워. 글 끝에 나온 다음 프로젝트는 100배는 복잡해 보이던데 BGA에 배선 길이 매칭까지 레드 플래그가 한가득이야.

에이전트 소프트웨어에서 보던 거랑 같은 범주 같아. 경험 없는 사람이 해냈다는 건 놀랍지만 그 자체로 흥미롭진 않지. AI가 다음 TSMC 노드를 레이아웃할 때 불러줘.

하드웨어 설계랑 소프트웨어 둘 다 하는 입장에서 AI 격차가 확실히 느껴져. Fable 같은 모델은 특수 전자 설계에 쓸만한 통찰은 주는데 스키매틱을 그리거나 PCB를 배치하라고 하면 그 지식을 못 써. 이게 LLM을 일반 지능처럼 생각하는 방식이 잘 안 맞는다는 걸 보여주지.

오히려 LLM이 잘 만들어진 RP2350 레퍼런스 디자인을 못 베끼는 게 이상해. 튜토리얼도 많고 오픈소스 설계 파일도 널렸는데. 이 복잡도면 거의 일부러 망가뜨리지 않는 한 동작하게 만들기 어렵지. StackOverflow에서 Hello World 베끼는 것과 실제 양산 보드 사이엔 큰 간극이 있어.

학습 데이터 문제인 듯. 완성된 설계는 부품이 다 달라서 학습 데이터가 안 되잖아. 라벨링해서 파이프라인에 넣으면 될지도? 아니면 반복 작업 자체가 학습 코퍼스가 돼야 할지도.

벤치마크가 제대로 없어서 그런 게 아닐까. KiCad로 회로를 만들거나 고치는 표준 벤치마크가 있으면 개선을 측정하고 동기부여하는 데 도움이 될 텐데.

3D 모델을 AI로 생성할 때도 똑같은 걸 느꼈어. 특정 작업에 잘 학습된 월드 모델이 더 나을지도.

전체 설계 파일 공개해줄 수 있어? 대부분 흔한 영역이니까 실제로 뭘 내놨는지 보면 재밌을 것 같아.

Sol이라는 미니 블루투스 키보드 PCB 15장 주문해서 기다리는 중이야. Kailh PG1316S 스위치 쓰고 Psion 5급을 목표로 해. KiCad를 직접 생성하는 대신 Python 제너레이터로 KiCad를 출력하게 했는데 결과가 반반이야. 생산은 $70 정도인데 배송이랑 세금으로 $80 더 나왔어. FreeRouting 대신 KiCadRoutingTools에 정착했고.

atopile 한번 써보고 싶었는데 6개월 전에 공개 오픈소스가 멈추고 브라우저 IDE로 피벗했더라.

AI는 RP2040/RP2350/ESP32 보드에 유난히 강해. tscircuit과 OpenAI 모델로 만든 RP2040 보드를 15종 주문했어. 자주 나오는 실수는 USB 포트 방향 뒤집힘, 복잡한 보드의 라우팅 무한 루프, 읽기 힘든 한 페이지 스키매틱이야. AI PCB 설계에 매우 낙관적인데 툴링 격차가 커. DRC를 대폭 강화해서 AI가 교정 루프를 돌게 해야 해.

Codex로 LED 스타 PCB를 95% 생성했어. 별 크기, 링 수, LED 개수를 조절하는 파라메트릭 제너레이터를 만드는 데 며칠이 걸렸지만 LED 간 라우팅, 마우스 바이트 패널, 디커플링 캡 배치까지 다 했지. 4층에 GND/5V 내부층, ESP32 S3 얹어서 ESP Now로 제어 신호 받아.

기계가 두 시간에 회로를 설계했고 사람은 영원히 이해하지 못했다. 이게 점점 전통이 되어가네.

이 보드는 Fable 5와 문제를 미리 본 경험 많은 동료가 함께 만든 거지.